gut ausgebildet AI-Algorithmus kann möglicherweise die Erfolgsraten der IV-Behandlung verbessern. In-Vitro-Fertilisation oder IVF hilft Menschen seit ihrem ersten erfolgreichen Fall im Jahr 1977, ihre Fortpflanzungswahrscheinlichkeit zu verbessern.
Obwohl viele technologische Verbesserungen den Prozess verbessert haben, gibt es immer noch Aspekte der IVF-Behandlung, die zeitaufwändig und relativ ungenau sind. Eine davon ist ein Prozess, der als „Einstufung“ bezeichnet wird.
Langsam und ungenau
Die Aufgabe erfordert, dass ein Embryologe Embryonen unter einem Mikroskop untersucht, ihre morphologischen Merkmale überprüft und einen Qualitätsfaktor zuweist. Eine runde, gerade Anzahl von Zellen erzielt eine hohe Punktzahl, während gebrochene und fragmentierte Zellen eine schlechte Punktzahl erzielen.
Die Embryonen mit der höchsten Punktzahl werden zuerst implantiert. Der Prozess erfordert Erfahrung und kann ungenau sein, da er ausschließlich auf visuellen Attributen beruht. Die Genauigkeit in dieser Phase des Prozesses kann verbessert werden, wenn eine Zelle aus dem Embryo entfernt und auf Anomalien getestet wird, ein Verfahren, das als genetisches Screening vor der Implantation bekannt ist.
Standardalgorithmus
Dieser zusätzliche Schritt macht den IVF-Prozess jedoch noch teurer und zeitaufwändiger. Bisher war die visuelle Einstufung von Eiern die beste Option.
Das wird sich jedoch dank eines Algorithmus ändern, der gelernt hat, Embryonen besser zu bewerten als seine menschlichen Kollegen. Die Forscher haben einen Google-Deep-Learning-Algorithmus trainiert, um IVF-Embryonen basierend auf der Wahrscheinlichkeit, die jeder einzelne hat, als gut, fair oder schlecht zu identifizierenerfolgreich implantieren.
STORK tritt gegen Experten an
Das Algorithmus-Training war ein langfristiges Projekt. Es begann im Jahr 2011, als das Embryologielabor in Weill Cornell Medicine wo die Forschung stattfand, installierte ein Zeitraffer-Bildgebungssystem in seinen Embryo-Inkubatoren. Dies bedeutete, dass Techniker ihre Embryonen während ihrer Entwicklung beobachten und aufzeichnen konnten.
Die resultierenden 10.000 Videos anonymisierter Embryonen könnten dann eingefroren und in ein neuronales Netzwerk eingespeist werden. Der Laborleiter Nikica Zaninovic arbeitete mit Olivier Elemento, dem Direktor des Englander Institute for Precision Medicine in Cornell, zusammen, um das Projekt zum nächsten Schritt zu führen.
Die beiden Forscher dachten, sie könnten KI verwenden, um einen Prozess zu automatisieren, der bekanntermaßen zeitaufwändig und ungenau ist. Um ihr trainiertes Netzwerk mit dem Spitznamen STORK zu testen, rekrutierten die beiden Forscher fünf Embryologen aus Kliniken auf drei Kontinenten, um Embryonen der Klasse 394 zu verwendenauf Bildern aus verschiedenen Labors.
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Überraschenderweise konnten die fünf Experten nur bei 89 Embryonen oder weniger als einem Viertel der Gesamtzahl zu derselben Schlussfolgerung gelangen. Um diese mangelnde Übereinstimmung zu umgehen, wurde den fünf Embryologen dann mitgeteilt, dass sie ein Mehrheitsentscheidungsverfahren anwenden müssten - drei von fünfEmbryologen mussten zustimmen, einen Embryo als gut, fair oder schlecht einzustufen.
STORK betrachtete dieselben Bilder, die vom Menschen bewertet wurden, und sagte die Mehrheitsentscheidung mit einer Genauigkeit von 95,7 Prozent voraus. Bevor STORK in Kliniken auf der ganzen Welt eingeführt wird, müssen noch weitere Untersuchungen durchgeführt werden, aber die ersten Arbeiten sehen vielversprechend aus und können es seinletztendlich dazu beitragen, die IVF-Erfolgsraten zu verbessern.